Cohesión y adaptabilidad en familias con un integrante del espectro autista
Bibliographic record
Abstract
Objetivo: evaluar la cohesión y adaptabilidad en familias de un integrante con autismo. Métodos: estudio transversal descriptivo, se utilizó muestreo por conveniencia. Con previa firma de consentimiento informado, se entrevistaron a 20 padres de familia a cargo de niños y adolescentes con autismo, adscritos a una unidad de medicina familiar. Se recabaron datos sociodemográficos, el estrato socioeconómico mediante la herramienta de Graffar Méndez Castellanos y se utilizó la Escala de Evaluación de la Cohesión la Adaptabilidad Familiar (faces iii) para evaluar funcionalidad familiar. Los datos se procesaron en el programa Excel versión 2019, se realizó estadística descriptiva, y se diseñaron tablas y gráficos para sintetizar los resultados. Resultados: la edad promedio de los integrantes con autismo fue de 12 ± 2.12 años, la edad promedio de diagnóstico fue 5.7 años y 2.7 años de retraso en el mismo. Respecto a cohesión, se obtuvo mayor frecuencia de familias relacionadas y flexibles para adaptabilidad. En familias funcionales predominó el estrato socioeconómico medio, mientras que en las disfuncionales, estrato medio y medio alto. En 55% de los casos se observaron familias disfuncionales, con mayor prevalencia de familia caóticamente relacionada. Conclusión: en la mayoría de las familias encuestadas se observaron rasgos de disfuncionalidad.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".